🎓 人工智能通识实践教程

北京市属高校人工智能通识课配套教材 · 实践实训专题模块

人工智能通识实践教程 封面

图书简介

本书全面介绍了人工智能通识实践的多个方面，主要内容包括：Python大模型编程、计算机视觉、数据分析与可视化以及Coze智能体编程、大模型应用，以及算法实践。

本书将理论知识与实践案例紧密结合，各章的理论介绍深入浅出，并通过大量代码示例和项目实践，帮助读者将理论知识转化为实际应用能力。本书不仅介绍了人工智能领域的基础知识，还涵盖了当前最前沿的大模型应用和智能体开发技术。

作者
刘强 余卫勇 张娜 安翔 编著
出版社
清华大学出版社
出版时间
2026年3月
页数
360页
装帧
平装
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6 核心章节
30+ 实践案例
全专业 适用范围
实训 配套模块

编写背景

2024年7月，北京市教育委员会召开北京市属高校人工智能通识课工作部署会，发布《提高大学生人工智能素养能力的意见》，明确从2024年9月起面向北京市属公办本科高校全覆盖开设人工智能通识课。

北京市规划的人工智能通识课程包括"基础理论""综合素养""前沿拓展""实践实训"四个专题模块。本书内容与四个专题模块高度契合，特别强化了"实践实训"环节，旨在通过实际操作帮助学习者直观感受人工智能技术的应用价值。

🤖 大模型编程

通过火山引擎访问DeepSeek R1，使用Streamlit实现Chatbot，掌握知识库构建

👁️ 计算机视觉

多模态大模型生物识别、人脸检测与识别、CNN手写数字识别

📊 数据分析

Python数据分析入门、桑基图可视化、随机森林分类算法

🧠 智能体开发

Coze智能体编程、DeepSeek R1工作流、智能体访问工作流

🏭 行业应用

制药、RPA、文化遗产、AI面试、智膳餐饮、锅炉优化等场景

🔬 算法实践

鸢尾花分类、光伏预测、YOLO目标检测、环保数据可视化等

内容架构

第1章 Python大模型编程

1.1

上手Chatbot

通过火山引擎访问DeepSeek R1大模型

1.2

用DeepSeek和Streamlit实现Chatbot

构建交互式对话界面

1.3

增强版Chatbot

会话管理与上下文管理

1.4

DeepSeek大模型对话中的知识库

知识库构建与检索增强

第2章 计算机视觉

2.1

多模态大模型生物识别

Python调用智谱GLM-4V-Flash

2.2

Python实现人脸检测

人脸检测算法实践

2.3

人脸识别系统

基于face_recognition和Streamlit

2.4

CNN识别手写数字

极简卷积神经网络实践

第3章 数据分析与可视化

3.1

Python数据分析与可视化入门

基础数据处理与图表绑制

3.2

桑基图

高级可视化技术

3.3

随机森林算法

实现乳腺癌良恶性分类

第4章 Coze智能体编程

4.1

通过AI创建智能体

"Python编程助手"智能体

4.2

详解Coze智能体

智能体核心机制与功能

4.3

创建DeepSeek R1工作流

工作流设计与实现

4.4

Coze智能体访问DeepSeek工作流

智能体与工作流集成

第5章 大模型应用

5.1

制药类人工智能通识理论

制药领域AI实践路径

5.2

RPA应用与开发

流程自动化实践案例

5.3

AI赋能文化遗产

让文物"活起来"

5.4

AI面试全流程

洞鉴未来招聘场景

5.5

AI赋能"智膳未来"公司经营

企业经营管理优化

5.6

锅炉燃烧参数优化

高效低排放运行优化

5.7

"零代码"制药数据分析

基于大语言模型

第6章 算法应用案例

6.1

鸢尾花分类

基于ChatBot的分类算法

6.2

光伏发电AI预测

新能源出力数据预测

6.3

神经网络数据分类

通用AI数据分类算法

6.4

YOLOv3目标检测

目标检测技术实践

6.5

生物材料专业数据分类

专业领域算法适配

6.6

环保数据可视化

基于AI大模型

6.7

波士顿房价预测

基于智谱清言

6.8

蛋白质突变数据分析

生物领域综合分析

适读人群

学习收获

编委会